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Valerio Capraro
米蘭比科卡大學副教授。我寫的是關於社交行為和人工智慧的文章。
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Valerio Capraro
12月20日 20:23
在《科學》期刊上發表了一篇引人入勝的論文。 作者分析了多個領域頂尖表現者的職業軌跡,包括諾貝爾獎得主、精英棋手、奧運金牌得主等。 他們的核心發現挑戰了一個普遍的信念。 在年輕時進行密集的單一學科訓練確實會帶來早期優勢,但這種優勢隨著時間的推移而減弱。 相比之下,早期接觸多學科實踐的個體往往起步較慢。然而,從長遠來看,他們更有可能達到世界級的表現,最終超越那些早期專家,後者往往在接近頂尖時停滯不前。 這是一個重要的提醒,早期的廣度可以是對長期卓越的強大投資。 論文鏈接在第一條回覆中。
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Valerio Capraro
12月17日 18:32
現在在《自然人類行為》上發表! 🚀🚀 在過去幾十年中,對集體人類行為的研究在很大程度上依賴於網絡。這是直觀的:人們與其他人互動。 然而,我們認為這一主導框架缺少了一個關鍵成分。 傳統網絡將代理表示為節點,將成對關係表示為邊。因此,它們基本上假設社會互動可以分解為成對的關係。 然而,許多社會過程是不可簡化為群體的。 一個簡單的例子:三位共同作者寫一篇論文的群體不能簡化為三對獨立的共同作者。這個群體本身是重要的。 在這篇文章中,我們回顧了許多實證和理論案例,其中群體互動無法分解為成對的互動,並展示了高階互動如何在超越二元關係的情況下塑造集體行為。 我們主張在超圖上研究集體行為,因為互動可以同時涉及多個代理。 我們回顧了超圖如何在多個領域提供新的見解,包括隸屬和合作網絡、高頻接觸環境(家庭、朋友)以及社會傳染、合作、說真話和道德行為等關鍵社會過程。 最後,我們概述了未來研究的有前景方向:解決高階模型的計算挑戰;研究群體動態中的偏見和不平等;結合超圖和大型語言模型來研究語言和行為的共同演化;以及使用高階網絡在實施前模擬政策的影響;等等。 我們對這項工作感到非常興奮,希望它能激發在這個快速增長且基本的領域進一步的研究,並具有廣泛的現實世界影響。 在第一條回覆中鏈接到論文 這項工作由Federico Battiston (@fede7j)出色地領導,並有一支傑出的共同作者團隊:Fariba Karimi (@fariba_k)、Sune Lehmann、Andrea Bamberg Migliano、Onkar Sadekar (@OnkarSadekar)、Angel Sanchez和Matjaz Perc (@matjazperc)
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